这项工作呈现了 Depth Anything V2。在不追求花哨技术的情况下，我们的目标是揭示重要的发现，为构建强大的单目深度估计模型铺平道路。值得注意的是，与 V1 相比，该版本通过三个关键实践产生了更精细、更稳健的深度预测：1）用合成图像替换所有标记的真实图像，2）扩大教师模型的容量，3）通过以下方式教授学生模型：大规模伪标记真实图像的桥梁。与基于稳定扩散构建的最新模型相比，我们的模型明显更高效（速度快 10 倍以上）且更准确。
我们提供不同规模的模型（从25M到1.3B参数）来支持广泛的场景。受益于它们强大的泛化能力，我们使用度量深度标签对它们进行微调以获得我们的度量深度模型。除了我们的模型之外，考虑到当前测试集中有限的多样性和频繁的噪声，我们构建了一个具有精确注释和多样化场景的多功能评估基准，以方便未来的研究。
AIGC专区：
https://heehel.com/category/aigc
项目介绍：https://depth-anything-v2.github.io/
论文链接：https://huggingface.co/papers/2406.09414
"Depth Anything V2" 是一个升级版的智能图像处理模型，它能够通过分析一张图片来估计物体的距离和空间位置。这个模型比以前的版本更精确，能更好地处理复杂场景，比如有很多反射或者透明物体的环境。它之所以能做得更好，是因为它用了一些特殊的图像来训练，这些图像是人造的，但非常精确。
这个模型还很快，用更少的时间就能给出结果，而且它需要的存储空间也更少。研究者们还解决了一个问题，就是之前模型在处理真实世界图片时可能会遇到的问题，比如天空或者人的头部的深度估计不准确。他们通过使用大量没有标记的图片来训练模型，让模型学会了如何处理真实世界的场景。
此外，喜好儿了解，研究者们还创建了一个新的测试标准，叫做"DA-2K"，它有很多不同种类的图片和精确的标注，这样就能更好地测试和比较不同的模型。
简单来说，"Depth Anything V2"就像是一个更聪明、更快、更准确的工具，可以帮助计算机更好地理解图片中的三维空间。
